Kinijos AI laboratorijos „Deepseek“ sukurtas atvirojo kodo samprotavimo modelis „Deepseek R1“ yra skirtas įvertinti ir analizuoti duomenis, tokius kaip atnaujinimas su struktūrizuotu metodu. Tačiau galimų AI modelių, tokių kaip „Deepseeek R1“, galimų šališkumų tvarkymas tebėra sudėtingas iššūkis.
požiūris į šališkumo tvarkymą
1. Skaidrus samprotavimo procesas: „Deepseek R1“ pažymėtas skaidriam samprotavimo procesui, kai jis metodiškai suskaido kiekvieną reikalavimą ir pasvarsto įrodymus nuo aiškių kriterijų. Šis skaidrumas gali padėti nustatyti galimą šališkumą, padarydamas sprendimų priėmimo procesą matomu ir patikrintu [1].
2. Mokymo metodika: „Deepseek R1“ naudoja daugiapakopį mokymo vamzdyną, apimantį prižiūrimą patobulinimą, kuris padeda pagerinti modelio darną ir skaitomumą. Tačiau šis procesas gali nevisiškai pašalinti šališkumą, jei patys mokymo duomenyse yra šališkumo [2] [5].
3. Šališkumo aptikimas ir švelninimas: Nors „Deepseek R1“ demonstruoja stiprias samprotavimo galimybes, jis iš prigimties neapima patikimų mechanizmų, leidžiančių aptikti ir mažinti šališkumą į duomenis, kuriuos jis apdoroja. Modelis remiasi jo mokymo duomenimis ir algoritmais, kad sumažintų šališkumą, tačiau jei duomenys yra šališki, modelis gali atspindėti šiuos paklaidus savo išvesties [4].
iššūkiai su šališkumu
- Mokymo duomenų šališkumas: Jei mokymo duomenyse yra šališkumo, juos galima įamžinti modelio išėjimuose. „Deepseek R1“ priklausomybė nuo iš anksto išmokyto modelio svorio reiškia, kad bet kokie treniruočių duomenyse esantys paklaidai turės įtakos jo atsakymams [4].
- Trūksta šališkumo auditų: Nėra aiškių požymių, kad „Deepseek R1“ atlieka sistemingą šališkumo auditą, kad būtų galima sušvelninti šią riziką. Tokie auditai yra labai svarbūs užtikrinant, kad PG modeliai nepanaikintų kenksmingų stereotipų ar diskriminacijos [4].
- Etikos rūpesčiai: Etikos rūpesčiai kyla naudojant AI modelius, tokius kaip „Deepseeek R1“, tokioms kaip atnaujinti vertinimą, nes jie gali netyčia diskriminuoti tam tikras grupes, jei ne teisingai nagrinėjami šališkumas [3].
Išvada
Nors „Deepseek R1“ siūlo skaidrų ir struktūrizuotą požiūrį į analizės analizę, jis iš esmės neišsprendžia šališkumo problemos atnaujinimo duomenyse. Vartotojai turi būti atsargūs ir užtikrinti, kad bet koks AI įrankis, naudojamas tokiems tikslams, būtų kruopščiai tikrinamas dėl šališkumo ir atitinka atitinkamus duomenų apsaugos taisykles. Be to, modelio našumą tvarkant šališkumą riboja jo mokymo duomenų kokybė ir įvairovė.
Citatos:
[1] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-out-ow-deepseeks-r1-transparents-actity-7290398540256727040-hqaw
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-oveview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[3] https://undetectable.ai/blog/deepseek-review/
[4] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/03/06/the-hidden-risks-of-open-source- ai-why-seepseek-r1s-transparency-isnt-enough/
[5] https://builtin.com/artificial-intelligence/deepseek-r1
[6] https://hafizmuhammadali.com/deepseek-r1-research-paper/
[7] https://www.reddit.com/r/llmdevs/comments/1ibhpqw/how_was_deepseekr1_built_for_dummies/
[8] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive